AI說書 - 從0開始 - 194 | 第七章總覽
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
本章涵蓋以下主題：
- General Purpose Technologies (GPT) 模型做為通用技術的興起與傳播
- OpenAI GPT 模型的架構
- 從 Few-Shot 模型到 One-Shot 模型的路徑
- 開始使用 ChatGPT 作為助手
- OpenAI GPT-4 API 入門
- 為 GPT-4 實施介紹性質的自動化 RAG 流程
本章揭示了生成人工智慧模型的力量，GPT 透過 ChatGPT 模型揭示了其意義，例如 GPT 3.5-Turbo 和 GPT-4，主要 OpenAI GPT 模型有 50 多個變體，在這些變體中，一些變體將定期被棄用，並且會出現新的變體。
一旦一項創新成為通用技術，它就會傳播到數千種應用，例如電力、內燃機和電腦的發明，因此，生成式預訓練 Transformers 技術（通常稱為生成式 AI）已開始擴展到許多領域的數千個應用程式。
我們將從通用技術的角度探討 OpenAI 模型、生成式 AI 和應用程式的迷宮，我們將重點放在兩個主要方面：改進和擴散。
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
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人工智慧專家在人工智慧某一領域擁有專業知識或技能，包含微調模型、維護和支
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AI說書 - 從0開始 - 25在步驟7：Plot the confusio
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